Kursüberblick
Lernen Sie die Grundlagen für die Nutzung Ihrer Kundendaten in allen Salesforce-Anwendungen mit Data Cloud kennen. In diesem 3-tägigen Kurs mit Trainer lernen Sie, wie Sie Daten aufnehmen und harmonisieren, die dem Customer 360 Data Model zugeordnet sind, und einheitliche Profile mit Identitätsauflösungsregeln, Abgleichsregeln und Abstimmungsregeln konfigurieren. Implementieren Sie berechnete und gestreamte Erkenntnisse sowie Datensegmente und Datenaktionen, um in Echtzeit personalisierte, datengesteuerte Erlebnisse zu schaffen, die den Kundenerfolg und die Kundenbindung durch gezielte Automatisierungen und Integrationen fördern.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Administratoren und Business-Analysten, die für die Unterstützung bei Salesforce Data Cloud-Implementierungen verantwortlich sind. Er ist auch ein hervorragender Grundkurs für alle, die sich für den Erwerb des Data Cloud Consultant-Zertifikats interessieren.
Voraussetzungen
Bereiten Sie sich auf Ihren Trailhead-Kurs vor, indem Sie diese Vorarbeit vor Beginn Ihrer Sitzung erledigen.
Kursziele
- Erklären Sie die wichtigsten Funktionen und Vorteile der Salesforce Data Cloud.
- Navigieren Sie durch die wichtigsten Merkmale und Funktionen der Data Cloud.
- Unterscheidung zwischen Datenmodelltypen auf der Grundlage verschiedener Techniken, einschliesslich normalisierter und denormalisierter Datenstrukturen und Datenmodellierungsobjekten, Feldern und Beziehungen, einschliesslich Primär- und Fremdschlüsseln.
- Verwenden Sie das Data Dictionary, um Daten zu protokollieren und sie für die Aufnahme vorzubereiten.
- Verbinden und Aufnehmen von Daten in die Data Cloud.
- Harmonisierung der Daten durch Abbildung auf das Customer 360 Data Model.
- Verknüpfen Sie mehrere Datenquellen zu einem einheitlichen Profil, indem Sie Regelsätze für die Identitätsauflösung, Übereinstimmungsregeln und Abgleichsregeln konfigurieren.
- Generieren Sie umfassende datengestützte Erkenntnisse in Echtzeit mithilfe von berechneten und gestreamten Erkenntnissen.
- Erstellen Sie Datensegmente und Datenaktionen in Data Cloud, um bestimmte Zielgruppen anzusprechen.
Kursinhalt
Einführung in die Salesforce Data Cloud
- Salesforce Data Cloud definieren
- Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen und Vorteile
- Navigieren Sie durch die wichtigsten Merkmale und Funktionen
- Anwendungsfälle der Datenwolke untersuchen
- Überprüfung der Bereitstellungs- und Konfigurationsoptionen
- Identifizieren von Rollen und Berechtigungen
Datenmodellierung - Überblick
- Definieren von Schlüsselterminologie für die Datenmodellierung
- Identifizieren von Datenmodellierungsobjekten, Feldern und Beziehungen
- Normalisierte und denormalisierte Datenstrukturen vergleichen
- Definieren von Primär- und Fremdschlüsseln
Vorbereitung der Daten
- Überprüfung der Datenverwendungsethik
- Identifizieren von Datenquellen
- Daten mit einem Data Dictionary protokollieren
Datenmodellierung mit Salesforce Data Cloud
- Untersuchen Sie das Salesforce Customer 360-Datenmodell
- Vergleich der in der Datenwolke verwendeten Datenmodelltypen
- Kategorisierung von Data Cloud-Objekten definieren
- Identifizierung der Funktionalität von Primär- und Fremdschlüsseln in der Data Cloud
Dateneingabe
- Definieren Sie den Dateneingabeprozess
- Untersuchen Sie Anwendungsfälle für den Datenraum
- Identifizierung von Data Cloud Connectors und Datenquellen
- Entdecken Sie die Funktionen zur Datenaufnahme in Data Cloud
- Definieren von Batch- und Streaming-Datentransformationen
Datenharmonisierung
- Definieren von Schlüsselkonzepten der Datenharmonisierung
- Verstehen Sie den Wert der Datenharmonisierung
- Entdecken Sie die Mapping-Funktionen der Data Cloud
Vereinheitlichte Profile
- Identitätsauflösung definieren
- Überprüfung des Profilvereinheitlichungsprozesses
- Identifizieren Sie die Hauptunterschiede zwischen einem einheitlichen Profil und einem Golden Record
- Konfigurieren von Identitätsauflösungs-Regelsätzen, Übereinstimmungsregeln und Abgleichsregeln
- Identitätsauflösungsergebnisse prüfen
Datengestützte Einblicke
- Berechnete Einblicke definieren
- Definieren Sie Streaming-Insights
- Identifizieren Sie die Hauptunterschiede zwischen berechneten und gestreamten Einblicken
- Überprüfung der Optionen für Gebäudeeinblicke
- Untersuchen Sie die Anwendungsfälle "Formel", "Berechneter Einblick", "Streaming Insight" und "Segment Operator
Datensegmentierung und Datenaktionen
- Define Key Data Segmentation Terminology
- Datensegmente in Data Cloud erstellen
- Implementierung von berechneten Einblicken und vorgeschlagenen Werten in der Segmentierung
- Veröffentlichen von Datensegmenten mithilfe von Aktivierungen
- Auslösen von gezielten Automatisierungen und Integrationen mit Hilfe von Daten-Aktionen
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.